Data Scientist Matthias Tratz hat ein Designanalyse- und Entwurfstool entwickelt, mit dem sich der Sweet Spot für Design leichter finden lassen soll.
Die KI kann innerhalb von Sekunden hunderte Logo-Varianten ausspucken, aber professionelles Design setzt viel früher an, nämlich bei der Recherche und dem Aufsetzen einer Strategie. Dabei soll das Tool deep decorum von Data Scientist Matthias Tratz helfen.
Es macht Designanalysen sichtbar und nachvollziehbar und visualisiert sie so, dass auch Design-Laien die Potenziale erkennen können. »Es hilft, Design für alle Stakeholder griffiger zu machen und dient der objektiven Darstellung von Designanalysen«, so Tratz. Die Visualisierung in Diagrammen, Quadranten oder als dreidimensionaler »Design Space« helfe dabei, Design und dessen (potenziellen) Impact besser einschätzen zu können.
Mit dem Tool lässt sich das implizite Erfahrungswissen von Designer:innen also in einer Form darstellen, die auch Leuten einleuchtet, die sonst eher mit Excel-Tabellen hantieren.
So funktioniert’s
Anhand visueller Kriterien und spezifischer Marker werden Designs (Logos, Websites, Anzeigenmotive, …) per Hand kodiert, mithilfe von Machine Learning geclustert und visuell dargestellt. Die Analysekriterien sind formalisiert und so ausgelegt, dass es kaum Design-Fachwissen braucht, um sie zu kodieren.
Anschließend werden die Erkenntnisse in Diagrammen dargestellt, sodass man etwa sehen kann, welche Logos in welchen Bereichen besonders oft vertreten sind. So lassen sich Freiräume erkennen, wo man die eigene Marke positionieren und wie man sie am besten visuell darstellen könnte.
In einem ersten Schritt nutzt Tratz das Tool als Consultant für Agenturen und Unternehmen, eine Weiterentwicklung von deep decorum als Stand-Alone Angebot sei aber denkbar.
